[Forum SIS] Ieri su Repubblica

Gio 31 Dic 2020 15:07:14 CET

Cari tutti,

Sperando di fare cosa gradita in fondo a questa mail potete trovare la nota
che abbiamo scritto per i nostri studenti di Statistica per fare un po’ di
chiarezza sulle misure di efficacia negli studi sperimentali e in quelli
sui vaccini in particolare.
Una versione più estesa e completa apparirà su Unifi Magazine a breve.
Se siete interessati, contributi dei ricercatori del DISIA si possono
trovare qua:
https://www.disia.unifi.it/vp-269-ricerca-disia-su-covid-19.html

Un caro saluto e auguri per un 2021 più tranquillo!

Fabrizia

> ================================================
>
> *Misure statistiche per valutare l'efficacia di un vaccino e più in
> generale di un trattamento medico.*
>
> Di seguito, con riferimento alla discussione relativa all'efficacia del
> vaccini Pfizer, riportiamo due punti fondamentali che dovrebbero essere
> sempre ben definiti quando si procede ad un'analisi statistica:
>
> 1) Definire la variabile di risultato: il vaccino è stato valutato in base
> al rischio di ammalarsi di COVID-19, ovvero in base al rischio di infezione
> sintomatica; contrariamente a quanto in modo superficiale è stato detto,
> non è stato valutato in base al rischio di infezione da SARS-CoV-2 (e
> nemmeno rispetto al rischio di conseguenze gravi della malattia, come la
> morte). Dunque, facendo riferimento allo studio Pfizer, gli 8 su 17’411
> soggetti vaccinati e i 162 su 17’511 soggetti non vaccinati sono
> individui che si sono infettati E hanno manifestato almeno un sintomo;
> 8/17’411=0,046 % è dunque la stima della probabilità di infettarsi E
> ammalarsi se vaccinati (46 malati ogni 100'000 vaccinati) e
> 162/17’511=0,925 % (925 malati ogni 100'000 non vaccinati) è la stima della
> probabilità di infettarsi E ammalarsi se NON vaccinati. In altre parole,
> gli individui che hanno contratto una forma asintomatica dell'infezione non
> sono conteggiati tra i casi. Dato che essi non entrano nel calcolo delle
> due probabilità, lo studio Pfizer al momento non dà informazione circa la
> probabilità di contrarre l'infezione da SARS-Cov-2, ovvero di contrarla in
> qualsiasi sua forma, inclusa quella asintomatica.
>
> L’importanza del punto (1) sta nel fatto che il vaccino, almeno in base
> alle informazioni fino ad ora pubblicate, non è detto che protegga
> dall’infezione ma solo dallo sviluppo della malattia, ed è per questo che
> le persone vaccinate devono continuare ad utilizzare i dispositivi di
> protezione e osservare regole di distanziamento, per proteggere se stesse e
> gli altri. Si vedano su questo i punti 11 e 31 del vademecum AIFA (
> https://www.aifa.gov.it/domande-e-risposte-su-vaccino-covid-19-comirnaty?fbclid=IwAR02-CnPcjO8IS9A_KOJj5K1SFJO1dcz1lDcE1UYyN7LCPV7iXjIL9bsW7M
> )
>
> 2) Definire l'effetto causale e le misure di efficacia: Come vengono
> confrontate le due probabilità calcolate al punto precedente (che si
> chiamano anche rischi) per produrre una misura di efficacia? Usualmente se
> ne fa il rapporto, stimando il cosiddetto rischio relativo. In questo caso 0,925/0,046
> = 20.11. Significa che una persona NON vaccinata ha una probabilità di
> infettarsi E ammalarsi 20 volte maggiore rispetto ad una persona vaccinata;
> specularmente 0,046/0,925 =0,05 ovvero una persona vaccinata ha un rischio
> di infettarsi E ammalarsi che è solo pari al 5% dello stesso rischio per
> una persona NON vaccinata. Come si arriva al 95% di efficacia di cui si
> parla e quale è il suo significato? Ci si arriva calcolando 100%-5%. Questa
> è la cosiddetta frazione attribuibile di malattia: il 95% delle persone che
> si sarebbero infettate E ammalate se non vaccinate NON si ammalano se
> vaccinate.
>
> Stando a questi numeri, di 100 infezioni sintomatiche, il vaccino ne può
> evitare 95. Di 1’000 ne può evitare 950 e così via. Se rapportiamo questi
> numeri al totale della popolazione, come qualcuno ha fatto, ci accorgiamo
> che i casi sintomatici risparmiati sono una piccola percentuale del totale
> degli individui nella popolazione, ma questo non significa che il vaccino
> sia poco efficace. Dato che i vantaggi in termini assoluti, ovvero in
> termini di numero di casi evitati, dipendono dal profilo di rischio
> COVID-19 della popolazione e dalla diffusione del contagio nella
> popolazione, la messa a punto di un piano vaccinale dovrebbe essere
> valutata con riferimento al contesto specifico.
>

Il giorno mar 29 dic 2020 alle ore 19:33 Alessandra Petrucci <
alessandra.petrucci a unifi.it> ha scritto:

> Car* Tutt*,
>
> per dovere di cronaca riporto la risposta della task force (anche se non
> ci sono statistici almeno per ora) dell'Università di Firenze
>
>
> https://firenze.repubblica.it/cronaca/2020/12/29/news/firenze_contro_il_prof_anti-vax_insorge_l_universita_-280241567/
>
>
> Un saluto,
> Alessandra Petrucci
>
>
> Il giorno mar 29 dic 2020 alle ore 15:59 Annalisa Cerquetti <
> annalisa.cerquetti a gmail.com> ha scritto:
>
>> Cari tutti,
>>
>> solo per segnalare, a proposito di ruolo degli statistici e visibilita'
>> delle nostre competenze, che ieri diversi quotidiani nazionali e relativi
>> siti web hanno dato risalto a questa notizia
>>
>>
>> https://firenze.repubblica.it/cronaca/2020/12/28/news/il_prof_di_intermieristica_io_non_mi_vaccino_-280180171/
>>
>> Un Associato MED45 di Firenze sconfessa su Facebook la correttezza dello
>> studio di Pfizer/BioNTech pubblicato su NEJM che ha dato il via libera alla
>> campagna vaccinale
>>
>> https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2034577
>>
>> Annalisa
>>
>>
>>
>>
>>
>> _______________________________________________
>> Sis mailing list
>> Sis a stat.unipg.it
>> http://www.stat.unipg.it/mailman/listinfo/sis
>>
> _______________________________________________
> Sis mailing list
> Sis a stat.unipg.it
> http://www.stat.unipg.it/mailman/listinfo/sis
>

-- 

*Fabrizia Mealli, PhDProfessor of StatisticsDepartment of Statistics,
Computer Science, Applications "Giuseppe Parenti" - University of
Florencehttp://local.disia.unifi.it/mealli/
<http://local.disia.unifi.it/mealli/>Director of the Florence Center for
Data Sciencehttp://datascience.unifi.it/ <http://datascience.unifi.it/>*
-------------- parte successiva --------------
Un allegato HTML è stato rimosso...
URL: <http://www.stat.unipg.it/pipermail/sis/attachments/20201231/1ae4151d/attachment.html>